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Questão de Estatística — Cálculo de Probabilidades — CESPE / CEBRASPE 2024

EstatísticaCálculo de Probabilidades
Código
ce190050
Banca
CESPE / CEBRASPE
Órgão
TSE
Ano
2024
Nível
Superior
Cargo
Analista Judiciário – Área: Apoio Especializado – Especialidade: Estatística
Considere uma amostra aleatória de tamanho n de variáveis aleatórias contínuas, Xi, independentes e identicamente distribuídas, com média µ e variância V finitas e desconhecidas. Considere, ainda, Mx e S² como a média e a variância amostral, respectivamente. Considere, por fim, que Yi = I(Xi < b), com b fixo, em que a função I será igual a 1 se a condição do argumento for verdadeira e igual a 0, se for falsa. Tendo como referência as informações apresentadas, julgue o item que se segue. A soma das variáveis aleatórias Yi terá uma distribuição binomial.
  1. CCerto
  2. EErrado
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GabaritoC — Certo

Comentário gerado por IA. É um apoio ao estudo, ancorado em fontes, mas pode conter imprecisões — confira sempre na fonte oficial (lei, súmula, edital e gabarito da banca). Encontrou um erro? Use “Reportar”.

Distribuição Binomial: soma de variáveis indicadoras independentes

CERTO. A soma das variáveis aleatórias Yi=I(Xi<b)Y_i = I(X_i < b), com XiX_i independentes e identicamente distribuídas, segue uma distribuição binomial com parâmetros nn e p=P(Xi<b)p = P(X_i < b). Cada YiY_i é uma variável de Bernoulli (assume 1 com probabilidade pp e 0 com probabilidade 1p1-p), e a soma de nn Bernoulli independentes com a mesma probabilidade de sucesso é, por definição, uma binomial.

A questão explora a conexão entre a função indicadora e a distribuição binomial. Quando aplicamos a função indicadora a uma variável aleatória contínua, transformamos o problema em um experimento de Bernoulli: ou o evento ocorre (1) ou não ocorre (0). Como as variáveis XiX_i são independentes, os eventos {Xi<b}\{X_i < b\} também são independentes, e a probabilidade de sucesso é constante para todas as observações, pois as XiX_i são identicamente distribuídas. Assim, a soma i=1nYi\sum_{i=1}^{n} Y_i conta o número de sucessos em nn tentativas independentes de Bernoulli, o que caracteriza exatamente a distribuição binomial.

A média e a variância de YiY_i são, respectivamente, pp e p(1p)p(1-p). Portanto, a soma tem média npnp e variância np(1p)np(1-p), que são os parâmetros da binomial. A distribuição binomial é o modelo probabilístico para o número de sucessos em uma sequência de nn experimentos de Bernoulli independentes, todos com a mesma probabilidade de sucesso pp.

Caso

Condições verificadas

Resultado

1

Número fixo de tentativas (n)

Satisfeita

2

Cada tentativa tem dois resultados (sucesso/fracasso)

Satisfeita

3

Tentativas independentes e probabilidade de sucesso constante

Satisfeita

Conclusão

Soma de n Bernoulli independentes com mesma p

Distribuição binomial (n, p)

Item — ✅ CERTO

A afirmação está correta. Cada YiY_i é uma variável aleatória de Bernoulli com parâmetro p=P(Xi<b)p = P(X_i < b), pois assume apenas os valores 0 e 1. Como as XiX_i são independentes e identicamente distribuídas, as YiY_i também são independentes e têm a mesma probabilidade de sucesso pp. A soma de nn variáveis de Bernoulli independentes e identicamente distribuídas segue uma distribuição binomial com parâmetros nn e pp. Isso é uma propriedade fundamental da distribuição binomial: ela modela exatamente o número de sucessos em nn tentativas independentes de Bernoulli.

PEGA ESSA DICA!

Para identificar uma distribuição binomial em questões de prova, verifique três condições: (1) há um número fixo de tentativas nn; (2) cada tentativa tem apenas dois resultados possíveis (sucesso/fracasso); (3) as tentativas são independentes e a probabilidade de sucesso é constante. Se todas forem satisfeitas, a soma das variáveis indicadoras segue binomial. Nesta questão, a função indicadora I(Xi<b)I(X_i < b) transforma cada observação contínua em um sucesso (1) ou fracasso (0), e a independência das XiX_i garante a independência das YiY_i.

Gabarito: letra C — ✅ CERTO.

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